The amount of web traffic has increased as a result of the rapid growth of the use of web-based applications. In order to obtain valuable information from web logs, we need to develop systems that can support interactive, flexible, and efficient ways to analyze and handle large amounts of data. In this paper, we present CERES, a log-based, interactive web analytics system for backbone networks. Since CERES focuses on analyzing web log records generated from backbone networks, it is possible to perform a web analysis from the perspective of a network. CERES is designed for deployment in a server cluster using the Hadoop Distributed File System (HDFS) as the underlying storage. We transform and store web log records from backbone networks into relations and then allow users to use a SQL-like language to analyze web log records in a flexible and interactive manner. In particular, we use the data cube technique to enable the efficient statistical analysis of web log. The system provides users a web-based, multi-modal user interface.
The Windows Event Log is a Log that defines the overall behavior of the system, and these files contain data that can detect various user behaviors and signs of anomalies. However, since the Event Log is generated for each action, it takes a considerable amount of time to analyze the log. Therefore, in this study, we designed and implemented an XML-based Event Log analysis tool based on the main Event Log list of "Spotting the Adversary with Windows Event Log Monitoring" presented at the NSA.
System administrator or security managers need to collect logs of computing device (desktop or server), which are used for the purpose of cause-analysis of security incident and discover if damage to system was either caused by hacking or computer virus. Furthermore, appropriate log maintenance helps preventing security breech incidents through identification of vulnerability. In addition, it can be utilized for prevention of data leakage through the insider. In the paper, we present log collection system developed using open source supported by commands and basic methods of Windows. Furthermore, we aim to collect log information to enable search and analysis from diverse perspectives and to propose a way to integrate with open source-based search engine system.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.2
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pp.107-118
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2010
This paper proposes a digital forensic method to a file creation transaction using a journal file($LogFile) on NTFS File System. The journal file contains lots of information which can help recovering the file system when system failure happens, so knowledge of the structure is very helpful for a forensic analysis. The structure of the journal file, however, is not officially opened. We find out the journal file structure with analyzing the structure of log records by using reverse engineering. We show the digital forensic procedure extracting information from the log records of a sample file created on a NTFS volume. The related log records are as follows: bitmap and segment allocation information of MFT entry, index entry allocation information, resident value update information($FILE_NAME, $STANDARD_INFORMATION, and INDEX_ALLOCATION attribute etc.).
Service operating management to keep stable and effective environment according as user increase and network environment of the Internet become complex gradually and requirements of offered service and user become various is felt constraint gradually. To solve this problem, invasion confrontation system through proposed this log analysis can be consisted as search of log file that is XML's advantage storing log file by XML form is easy and fast, and can have advantage log files of system analyze unification and manages according to structure anger of data. Also, created log file by Internet Protocol Address sort by do log and by Port number sort do log, invasion type sort log file and comparative analysis created in other invasion feeler system because change sort to various form such as do log by do logarithm, feeler time possible.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.3
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pp.591-603
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2018
Windows Event Log is a format that records system log in Windows operating system and methodically manages information about system operation. An event can be caused by system itself or by user's specific actions, and some event logs can be used for corporate security audits, malware detection and so on. In this paper, we choose actions related to corporate security audit and malware detection (External storage connection, Application install, Shared folder usage, Printer usage, Remote connection/disconnection, File/Registry manipulation, Process creation, DNS query, Windows service, PC startup/shutdown, Log on/off, Power saving mode, Network connection/disconnection, Event log deletion and System time change), which can be detected through event log analysis and classify event IDs that occur in each situation. Also, the existing event log tools only include functions related to the EVTX file parse and it is difficult to track user's behavior when used in a forensic investigation. So we implemented new analysis tool in this study which parses EVTX files and user behaviors.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.56
no.2
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pp.143-151
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2019
This study describes a method for analyzing log data generated in a process using process mining techniques. A system for collecting and analyzing a large amount of log data generated in the process of manufacturing an offshore plant piping material was constructed. The analyzed data was visualized through various methods. Through the analysis of the process model, it was evaluated whether the process performance was correctly input. Through the pattern analysis of the log data, it is possible to check beforehand whether the problem process occurred. In addition, we analyzed the process performance data of partner companies and identified the load of their processes. These data can be used as reference data for pipe production allocation. Real-time decision-making is required to cope with the various variances that arise in offshore plant production. To do this, we have built a system that can analyze the log data of real - time system and make decisions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.8
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pp.1797-1804
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2015
Integrated log management system can help to predict the risk of security and contributes to improve the security level of the organization, and leads to prepare an appropriate security policy. In this paper, we have designed and implemented a Hadoop-based log analysis system by using distributed database model which can store large amount of data and reduce analysis time by automating log collecting procedure. In the proposed system, we use the HBase in order to store a large amount of data efficiently in the scale-out fashion and propose an easy data storing scheme for analysing data using a Hadoop-based normal expression, which results in improving data processing speed compared to the existing system.
As security log plays important roles in various fields, the integrity of log data become more and more important. Especially, the stored log data is an immediate target of the intruder to erase his trace in the system penetrated. Several theoretical schemes to guarantee the forward secure integrity have been proposed, even though they cannot provide the integrity of the log data after the system is penetrated. Authentication tags of these methods are based on the linear-hash chain. In this case, it is difficult to run partial validation and to accelerate generating and validating authentication tags. In this paper, we propose a log authentication mechanism, based on Mekle Tree, which is easy to do partial validation and able to apply multi threading.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1984.12a
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pp.66-69
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1984
This paper is a study on the Endpoint Detection for Korean Speech Recognition. In speech signal process, analysis parameter was classification from Zero Crossing Rate(Z.C.R), Log Energy(L.E), Energy in the predictive error(Ep) and fundamental Korean Speech digits, /영/-/구/ are selected as date for the Recognition of Speech. The main goal of this paper is to develop techniques and system for Speech input ot machine. In order to detect the Endpoint, this paper makes choice of Log Energy(L.E) from various parameters analysis, and the Log Energy is very effective parameter in classifying speech and nonspeech segments. The error rate of 1.43% result from the analysis.
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